adaboost做人脸识别有什么优点
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2017-10-25
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1995年,Freund和Schapire提出了Adaboost算法,是对Boosting算法的一大提升。Adaboost是Boosting家族的代表算法之一,全称为Adaptive Boosting。Adaptively,即适应地,该方法根据弱学习的结果反馈适应地调整假设的错误率,所以Adaboost不需要预先知道假设的错误率下限。也正因为如此,它不需要任何关于弱学习器性能的先验知识,而且和Boosting算法具有同样的效率,所以在提出之后得到了广泛的应用。
首先,Adaboost是一种基于级联分类模型的分类器。级联分类模型可以用下图表示:
希望colorreco人脸识别回答能帮助到你,望采纳。
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